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李铁：数据要素市场化，关键是打通政府和社会的数据通道 | 宏观经济

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文/中国城市和小城镇改革发展中心首席经济学家李铁
4月9日，《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》正式对外发布，这是中央关于要素市场化配置的第一份文件，《意见》还首次把数据要素纳入进来。但是目前，对数据要素市场的认识还更多地停留在对传统数据源的认知，真正的革命是基于信息革命和互联网数据对传统数据的替代，同时需要通过利益机制的调整来开发市场和建立新的数据收益关系。
我们以往对数据的认识，就是各级政府和有关部门以及国有企业和金融机构等的各类上报数据。数据获取来源除了普查和抽样调查之外，还有分割在不同部门和国有领域的各类常规性数据统计途径，例如统计数据、各部门的业务上报数据，各大银行的存贷款数据信息以及其他数据等。
 
由于各级政府有关部门和国有企业有着相对独立的业务需求，各自建立的数据系统存在着利益，因此在各级政府之间、各部门之间和各国企之间，数据分割的边界很难打破。理由多样的，如涉密数据、个人隐私，也有对于数据的政绩利用等，这些都已经成为中国各级政府数据管理体制长期以来形成的弊端。即使是专业的统计部门，除了对外发布的公报和部分数据信息，其他皆不对外公开，只能内部上报。因此其他机构和智库要及时拿到所需要的信息很困难，更不用说向市场的开放了。
 
大数据的提出，是基于互联网和信息革命带来的数据革命。虽然大数据仍可以部分依赖于传统数据系统，但是随着信息化社会的快速发展，信息技术和互联网应用所涉及的数据量不仅超过了传统上报数据，甚至可以说已经替代了很多的传统数据体系，甚至在未来几乎要全面实现对传统数据体系的替代。
 
因此，在提出数据要素市场化配置的过程中，应该充分认识到未来信息数据和互联网数据可以发挥的作用和存在的巨大市场空间。例如，这次举国防疫，就是通过三大运营公司的信令数据，实现了对每个手机持有人出行轨迹的跟踪，建立了健康信任码体系，确保了防疫的科学化管理。
 
打破政府内部数据的藩篱
 
认识数据要素市场化的配置，首先要解决政府内部信息和数据流通的阻力问题。政府内部的数据流通和开放，既包括了不同层级政府之间，也包括了政府内部各部门之间以及涉及的相关国有企业之间。政府内部的数据封闭，在一定程度上影响了下情上传，关系到城市和地区以及国家的治理。同时也影响到政府管理效率的提高，可以导致政府的有关部门无法通过掌控所有部门信息来了解全局。
 
开放部门之间的信息系统，通过整合数据信息，可以提高信息覆盖空间，提高政府内部的资源配置效率。例如在城市智慧管理过程中，治安和交通管理的监控体系是各自投入的，虽然在城市治理中发挥了巨大作用，但在现实中也是相对独立管理的。虽然这些数据是图像信息，在重大案件过程中可以及时调用。但是如果通过技术手段和打破部门之间管理的分割，集中统一管理，可能会大大提高利用效率，甚至还可以转化一部分为社会应用。
 
数据要素市场化也要面对政府数据和市场应用开发的问题。传统理念的认知是，政府数据出于保密的原因不能向社会公开。其实在日益透明的社会治理方式下，信息向社会及时发布并公开，也是政府转型的一个重要内容。除了涉及个人隐私和国家安全的数据内容，绝大部分数据都可以向社会开放。
 
例如，各类智库在开展各级地方政府经济社会发展相关问题研究的时候，如果拿不到有效数据，就很难得出客观的研究成果，因此智库的作用就不能得到有效发挥。而企业投资前也需要通过数据来分析当地的经济社会发展状况，客观数据的提供也会建立企业投资的信心，这也是地方政府营商环境改善的重要内容。如果我们提供的是不完全信息甚至是为了招商引资而隐瞒信息，即使企业来投资了，因数据失真的判断失误，导致投资失败也会损坏地方政府投资的信誉。
 
正确认识数据对市场的作用，把政府垄断的数据向社会开放，对于经济发展和社会治理也具有十分重要的作用。政府数据向社会和市场的开放，也是政府数据满足公共服务的重要职能，是政府信息公开透明的体现。各种信息的提供不仅可以大大提高政府公共服务效率，而且也简化了企业和居民在政府部门办事的流程，更多方便了社会和群众。更重要的是政府的数据如果向社会和市场开放，还会大大提高了公共资源的利用效率，进而转化为社会收益。
 
新经济的数据源将来会形成对传统数据的替代
 
数据要素市场化，最重要的是如何发挥新经济和互联网数据的作用。这里既要处理好政府如何有效利用海量数据资源的问题，也要打开企业数据投资收益可利用价值的巨大空间。
 
2019年，中国互联网用户为8.54亿。其中最大的信息源当然是掌握手机信令数据的三大运营公司，移动、电信、联通的移动用户数量分别为9.5亿、3.36亿和3.18亿，总用量达到16亿多。此外，腾讯微信用户（微信及WeChat的合并月活跃账户数）达11.51亿，阿里巴巴（移动月度活跃用户数）和蚂蚁金服（国内年度活跃用户）用户分别为7.21亿和9亿，京东用户（年度活跃购买用户数）为3.62亿等。
 
目前，如此巨大的数据资源除了在各自业务领域内发挥了作用外，还没有完全面向市场。原因在于各公司把更多的精力投入到传统业务的专项市场和研发，人力资源结构尚未适应未来数据市场开发的需要。
 
从另一个角度看，市场应用方虽然对这些公司所拥有的数据有强烈需求。但是这些掌握海量数据资源的公司毕竟是超大型公司，而其他公司和机构往往望而生畏，因为与这些超大型公司谈判成本过高，获取数据资源的成本也是难以预料，因此大多知难而退。
 
而对于最大的数据应用方——政府来说，对海量的信息源认识不够，同时没有充足的数据人才资源储备。在担心新数据应用会导致传统数据资源的闲置，并影响到相关部门的利益的同时，还存在着资金渠道的问题。例如，如何通过购买服务来实现数据最大化的应用。而这部分资金如何列入政府预算。往往城市政府喜欢自己投入建立自己管理的数据系统和平台，但是购买服务，把利用数据的权力放给民营企业甚至是社会，还是从观念上没有认可。
 
数据要素市场化最重要的任务是如何实现新数据对传统数据的替代，真正实现数据革命。很多人还没有认识到这个问题。例如，从人口普查角度看，我们每10年一次人口普查，大多通过抽样调查来统计人口流动信息。实际上通过手机信令和网络应用数据，很容易就可以拿到与人口流动以及空间分布相关的所有数据。这次防疫期间的轨迹追踪等就充分发挥了手机信令数据的作用。
 
同样，我们对城市人口的空间分布、产业分布以及变动的状况，甚至对房地产的分析，一样可以依据手机信令和网络数据，进而完成几乎全覆盖的调查。推动这项工作的难度在于谁来投入资金，谁来利用这些数据？更重要的是，握有数据的企业在面对市场和智库应用的时候，是否有开放的心态，是否有一定资源投入来拓展市场？还是说宁愿把这些数据长期闲置，直至最后被清洗和浪费。
 
更重要的是，对政府数据的替代以及与传统数据源之间的关系，涉及到部门利益的调整，由谁来决策并主动开始相应的体制变革，也应该列为数据要素市场化政策的重要内容。
 
数据要素市场化还面临的技术难点之一，就是资源的维护和贮存。据我所知，所有的企业数据资源的贮存是需要资金的。因为维护海量数据资源需要硬件设施以及储存空间的保障。很多公司的数据只保存半年，最多不到两年就得清理。原因在于公司要投入大量资金来维护数据贮存。数据用不上的原因之一是市场开发能力有限和社会认知不足，即使是政府也没有认识到该如何应用这些数据、要如何解决资金支持问题。
 
实际上，目前各级政府投入大量资金建设所谓的云平台和大数据中心，依托有限数据建立自己的数据库，却只满足政府的有限应用，大部分时间处于闲置状态。即使地方城市政府投入了数以千万计的资金，甚至更多，很多只是给上级领导参观的摆设。真正可以利用的数据资源在企业，却不能发挥作用。
 
因此，解决企业数据贮存的资金短缺问题，不仅有政府的认知问题，而且也有企业自身的难处。当前推动数据要素市场化的要紧任务之一，就是如何解决数据资源的开发和利用，提高对数据市场化认知的重要意义，政府和企业以及社会都要积极参与，并提供资金来源，解决以往要定期清理的数据资源保护问题。
 
涉及数据要素市场化，重要的是对数据革命的认识和观念的调整。同时也要真正破解要素市场化面临的各种阻力和体制矛盾。从目前看，我们对数据要素市场的认识还是更多地停留在对传统数据源的认知，而真正的革命则是基于信息革命和互联网数据对传统数据的替代，同时需要通过利益机制的调整来开发市场和建立新的数据收益关系。
 
本文经作者授权转发，编辑：秦婷

 

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